AIデータセンター構築を想定した大規模ネットワーク演習システムの開発

• Project/Area Number: 25K06593
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 新村 正明 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 教授 (20345755)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 野瀬 裕昭 長野県工科短期大学校, 知能情報システム学科, 教授 (60774940) ; 國宗 永佳 千葉工業大学, 情報変革科学部, 教授 (90377648)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2028: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: ネットワーク構築技術 / AIデータセンター

Outline of Research at the Start

大量のサーバを一元管理するためAI向けデータセンターの建設が始まっているが，通常のデータセンターは複数の機能群を組み合わせて多くのサービスを提供することを前提にしているのに対し，AI向けデータセンターは言語モデル生成といった１つのタスクを数万台のサーバに分散して行なうようなデータ処理が求められる．このため，データセンター内ネットワークも，通常のデータセンターでの要件に加えて，ネットワーク拡張性，低遅延，低ロスなどが求められる．
本研究は，既存のデータセンター内ネットワーク構築技術を有する者を対象とした，AIデータセンター内ネットワーク構築の実践的な演習が可能なネットワーク演習環境の構築を行う．